Chúng tôi đã gửi yêu cầu hỗ trợ đến một hệ thống AI. Nó đã xây dựng lại quá trình tích hợp và hoàn tất vòng lặp.

Làm thế nào Claude Code và APIANT đã biến một lỗi đồng bộ đa phương thức thanh toán phức tạp thành một bản vá được xác nhận, chỉ có con người ký duyệt ở bước cuối cùng.

Cái này đến từ CRMConnectAPIANT cung cấp giải pháp tích hợp trọn gói giúp đồng bộ hóa Mindbody và HubSpot. Nó xử lý dữ liệu khách hàng, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và ánh xạ trường, cho phép đội ngũ marketing làm việc dựa trên hoạt động thực tế thay vì dữ liệu xuất khẩu lỗi thời. Cụ thể, chúng ta đang đề cập đến phần chuyển đổi doanh số bán hàng của Mindbody thành giao dịch trên HubSpot, đảm bảo doanh thu được tự động ghi nhận vào CRM, với số tiền chính xác tương ứng với từng khách hàng.

Một khách hàng đã thanh toán khoảng 8.400 đô la tại quầy lễ tân. Giao dịch trong hệ thống CRM chỉ hiển thị 400 đô la. Không có lỗi nào được báo cáo, mọi thứ đều hoạt động bình thường, và hầu hết các giao dịch bán hàng đều được đồng bộ hóa tốt. Giao dịch này chỉ âm thầm mất đi phần lớn giá trị ở đâu đó giữa Mindbody và HubSpot.

Đó là những loại lỗi tồi tệ nhất: những lỗi ẩn náu trong 2% giao dịch bất thường. Chúng tôi đã giao lỗi này cho trí tuệ nhân tạo (AI) và để nó xử lý toàn bộ quy trình, từ chẩn đoán đến tìm ra giải pháp đã được kiểm thử và phản hồi cho khách hàng. Đây là kết quả.

Vé

Một phòng tập thể dục nhỏ đã gửi thư đến với một vấn đề nhỏ, khá khó hiểu. Hầu hết các giao dịch bán hàng của họ đều được thực hiện thông qua Mindbody và HubSpot mà không gặp trở ngại nào. Nhưng giao dịch này thì không.

Thủ phạm hóa ra là do các giao dịch bán hàng được thanh toán bằng nhiều hình thức khác nhau. Chia nhỏ khoản thanh toán giữa thẻ và số dư tài khoản, và hệ thống đồng bộ cũ đọc dữ liệu từ một báo cáo không bao gồm tất cả các khoản thanh toán. Vì vậy, giao dịch được ghi nhận với một phần nhỏ số tiền khách hàng thực sự đã trả.

Vì sao đây thường là một quá trình sửa chữa chậm và khó khăn?

Một lỗi như thế này thường làm mất nhiều ngày công của các kỹ sư. Ai đó phải tái tạo lại cách thức hoạt động của quá trình tích hợp, tìm ra đường dẫn đồng bộ nào bị lỗi, thay đổi logic mà không làm hỏng các đường dẫn hiện đang hoạt động, sau đó kiểm tra nó trên một hệ thống thực tế rất khó để tìm ra nguyên nhân. Phần mềm bán hàng không hề cung cấp cho bạn một môi trường thử nghiệm với nút "thực hiện giao dịch thanh toán chia nhỏ kỳ lạ".

Vì vậy, vấn đề thường bị trì hoãn. Khách hàng phải chờ đợi. Việc sửa chữa tiềm ẩn rủi ro. Ai cũng hơi lo lắng khi phải động chạm vào một hệ thống tích hợp đang hoạt động.

Thay vào đó, chúng tôi đã giao nó cho trí tuệ nhân tạo.

Chúng tôi đã giao nhiệm vụ cho Claude Code chạy trên APIANT và để nó hoạt động. Không phải chỉ "đề xuất một đoạn mã". Mà là thực sự làm việc: đọc mã tích hợp, hiểu nó, thay đổi nó, kiểm tra nó với tài khoản Mindbody thực tế và báo cáo lại. Đây là những gì nó đã làm, mà không cần người viết một dòng mã nào.

Nó đã tìm ra nguyên nhân thực sự. Vấn đề được xác định bắt nguồn từ ba nguyên nhân riêng biệt ẩn sau một triệu chứng duy nhất: quá trình đồng bộ hóa đang đọc dữ liệu từ một báo cáo bỏ sót một số loại thanh toán, doanh số bán nhiều mặt hàng đang được tính toán không chính xác, và một vài giao dịch bán hàng có thể trùng lặp mã định danh.

Nó đã khôi phục lại quá trình tích hợp một cách chính xác. Thay vì chỉ vá lỗi nhanh chóng, họ đã tái cấu trúc logic giao dịch thành một thành phần dùng chung cho cả đồng bộ tức thời (kích hoạt ngay khi giao dịch diễn ra) và đồng bộ bù hàng đêm. Cùng một logic, hai trình kích hoạt, không còn sự sai lệch giữa chúng nữa. Họ đã chuyển cả hai sang một nguồn dữ liệu phong phú hơn, thực sự bao gồm mọi khoản thanh toán, bao gồm cả số dư tài khoản và thành viên.

Nó giúp việc triển khai nhanh chóng trên quy mô lớn. Nó đã thêm bộ nhớ đệm để công việc chạy hàng đêm không phải thực hiện lại các thao tác tra cứu chậm chạp trên hàng nghìn giao dịch bán hàng trong quá khứ. Lần chạy đầu tiên sẽ xây dựng bộ nhớ đệm; mỗi lần chạy sau đó sẽ bỏ qua thao tác tìm kiếm tốn kém này.

Nó đã bổ sung chi tiết mà khách hàng yêu cầu. Mỗi giao dịch giờ đây đều ghi lại phương thức thanh toán được sử dụng, giúp hãng phim có thể dễ dàng xem cách thức thanh toán cho một giao dịch bán hàng.

Sau đó, nó được thử nghiệm trên hệ thống thực tế.

Đây là phần vẫn còn mang hơi hướng khoa học viễn tưởng.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở hệ thống bán hàng Mindbody trong trình duyệt và tự động thực hiện các giao dịch thử nghiệm. Một mặt hàng thanh toán một lần. Một mặt hàng chia làm hai lần thanh toán. Nhiều mặt hàng thanh toán một lần. Nhiều mặt hàng chia làm nhiều lần thanh toán. Một khách hàng vãng lai không có hồ sơ khách hàng. AI thao tác trên máy tính tiền giống như một nhân viên bán hàng.

Sau đó, hệ thống theo dõi từng giao dịch bán hàng thông qua quá trình tích hợp và đọc kết quả từng dòng một. Số lượng giao dịch được tạo ra có đúng không? Tổng số tiền có khớp với tổng giá trị giao dịch không? Phương thức thanh toán có hiển thị không? Việc đồng bộ hóa hai lần có tạo ra các giao dịch trùng lặp hay hệ thống đã nhận diện chính xác rằng nó đã xử lý giao dịch đó rồi?

Mọi chi nhánh đều được kiểm tra kỹ lưỡng. Số tiền khớp nhau. Không có giao dịch trùng lặp. Phương thức thanh toán đã được xác nhận.

Nó đã tự nhận ra lỗi của mình.

Trong quá trình thực hiện, một trong những thay đổi của chính nó đã gây ra một lỗi nhỏ. Một trường dữ liệu mới không được kết nối đúng cách, và điều này đã âm thầm làm hỏng quá trình tạo giao dịch mới.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhận ra điều đó vì nó đọc dữ liệu thực thi trực tiếp thay vì chỉ giả định rằng công việc của mình là chính xác. Nó đã tìm ra nguyên nhân chính xác, sửa lỗi hệ thống dây điện, chạy lại giao dịch bán hàng bị lỗi thực tế và xác nhận rằng việc sửa lỗi đã mang lại kết quả đúng, đồng thời ghi lại toàn bộ quá trình.

Đó chính là sự khác biệt giữa việc tạo ra mã và việc chịu trách nhiệm về kết quả.

Nó đã hoàn thiện chu trình với khách hàng.

Sau khi xác nhận lỗi, AI đã viết thư trả lời khách hàng bằng ngôn ngữ dễ hiểu: giải thích điều gì đang xảy ra, tại sao số tiền lại sai, những thay đổi cần thực hiện và đảm bảo rằng các giao dịch trước đó sẽ tự động được điều chỉnh trong lần đồng bộ tiếp theo. Nó đã chuẩn bị sẵn tin nhắn đó trên phiếu yêu cầu, sẵn sàng để gửi đi.

Một người đã đọc, đồng ý và gửi nó. Một người cũng đã phê duyệt cuối cùng để đưa thay đổi vào môi trường sản xuất. Điều đó là có chủ đích. Trí tuệ nhân tạo (AI) thực hiện công việc nặng nhọc, chính xác và không mệt mỏi. Con người vẫn giữ quyền quyết định đối với hai quyết định mà lẽ ra luôn phải do con người đưa ra: những gì chúng ta nói với khách hàng và những gì được đưa vào hoạt động chính thức.

Một giải pháp duy nhất, cho mọi khách hàng.

Đây là phần quan trọng nếu bạn làm nghề xây dựng các giải pháp tích hợp. Đây không phải là một đoạn mã được ghép tạm vào một tài khoản duy nhất. Việc đồng bộ hóa Mindbody với HubSpot là một sản phẩm hoàn chỉnh. Ứng dụng APIMột hệ thống tích hợp duy nhất, được xây dựng và duy trì tại một nơi duy nhất, hoạt động trên mọi khách hàng sử dụng nó. Vì vậy, khi AI xây dựng lại logic giao dịch, nó không chỉ sửa lỗi cho riêng studio này. Nó đã khắc phục được lỗ hổng chia nhỏ thanh toán cho tất cả mọi người sử dụng hệ thống tích hợp đó, và mọi khách hàng mới đều được thừa hưởng phiên bản đã được sửa lỗi ngay từ ngày đầu tiên.

Đó chính là mô hình mà các nhà tích hợp hệ thống luôn yêu cầu. Xây dựng một giải pháp một lần, bán nó nhiều lần và cải tiến nó ở cùng một nơi. Một bản sửa lỗi như vậy sẽ nâng cao chất lượng sản phẩm cho toàn bộ cơ sở khách hàng cùng một lúc, điều này biến một giải pháp tích hợp được chuẩn hóa thành một tài sản tạo ra doanh thu định kỳ thực sự, thay vì một đống công việc tùy chỉnh cho từng khách hàng, ngày càng trở nên dễ hỏng hơn khi quy mô tăng lên.

Vì sao APIANT giúp điều này trở nên khả thi

Trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ có thể hoạt động với những gì nó có thể nhìn thấy và chạm vào. Hầu hết các nền tảng tích hợp đều là một hộp đen, vì vậy AI chỉ có thể đưa ra các đề xuất từ bên ngoài.

APIANT được xây dựng theo cách ngược lại. Mỗi tích hợp đều được tạo thành từ các thành phần mà AI thực sự có thể kiểm tra, chỉnh sửa và chạy: các quy trình tự động hóa, các chương trình con được chia sẻ, ánh xạ trường, lịch sử thực thi trực tiếp, các giá trị được lưu trong bộ nhớ cache. AI có thể thay đổi một thành phần, chạy nó, đọc chính xác những gì đã xảy ra ở mỗi bước và điều chỉnh. Kết hợp điều đó với khả năng điều khiển hệ thống nguồn thông qua trình duyệt, nó có thể kiểm tra dựa trên thực tế thay vì chỉ đoán mò.

Sự kết hợp đó đã giúp một vấn đề thực tế phức tạp biến thành một quá trình tái cấu trúc hoàn chỉnh và được xác thực.

Mang về

Đây không phải là một vấn đề nhỏ nhặt. Đó là một lỗi phức tạp, đa nguyên nhân trong quá trình tích hợp trực tiếp giữa hai hệ thống quan trọng, loại lỗi thường khiến kỹ sư lo lắng và cả tuần làm việc chậm chạp.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã thực hiện toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối. Nó chẩn đoán nguyên nhân thực sự, xây dựng lại quá trình tích hợp theo đúng cách, kiểm tra mọi đường dẫn so với điểm bán hàng thực tế, phát hiện và sửa lỗi của chính nó, và soạn thảo phản hồi cho khách hàng. Con người chỉ can thiệp để phê duyệt thông điệp và triển khai.

Đó chính là hướng đi của nó. Không phải là AI tự viết một vài đoạn mã cho bạn, mà là AI có thể giải quyết một vấn đề khó khăn, cụ thể và tìm ra giải pháp hoàn chỉnh, đã được kiểm thử trên một nền tảng được xây dựng chính xác cho mục đích đó. Nếu bạn có những tích hợp gần như hoàn hảo, hoặc những lỗi chỉ xuất hiện trong 2% trường hợp hiếm hoi, thì việc giải quyết chúng đang dần trở nên dễ dàng hơn.

Hãy trao đổi với chúng tôi về APIANT.